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按照以上评估，每年应用系统不可用的时长是4分钟，满足可用设计目标要求。 金融类应用典型架构为三层架构：前端Web集群+后台应用集群+后端数据库集群，其中前端无状态应用可采用ECS或CCE（以CCE为例），后端数据库通常采用RDS for MySQL提供更高性能与可靠性；为满足对应的可用性目标，建议方案如下： 类别 实施方案
按照以上评估，每年应用系统不可用的时长是240分钟，满足可用设计目标要求。 信息管理类应用典型架构为前端无状态应用层+后端数据库，其中前端无状态应用可采用ECS或CCE（以CCE为例），通过ELB负载均衡；后端数据库基于不同业务类型可采用不同数据库，通常采用GaussDB提供更高性能与可靠性；基于
COST03-01 制定成本分摊原则 风险等级 高 关键策略 成本分配支撑企业将成本分配到各业务团队中，使得各业务团队的成本清晰可见。这也是上文中明确的团队责任的基础。 根据清晰的成本，业务部门可准确定价，并平衡成本、稳定性和性能，经济高效的提供领先方案。企业管理者基于数据决策各
RES15-04 灰度部署和升级 原地升级和回滚时，升级和回滚过程中业务将会中断，中断时长受限于升级和回滚的时长，对业务影响比较大；而采用灰度部署和升级，可减少升级和回滚过程中的业务中断，提升系统可用性。 风险等级 高 关键策略 通过金丝雀部署、蓝绿部署等方式实现灰度升级或部署，
SEC07-01 识别工作负载内的数据 通过业务流程、数据流动方向、数据分布、数据的所有者等维度，对照合规要求评估数据的敏感度，对数据分级分类。 风险等级 高 关键策略 遵循以下步骤梳理、识别数据： 业务流程分析。 了解业务流程，对照业务流程图，明确在各个环节中产生、处理和存储的数据类型和用途。
COST06-03 跟踪并监控权益商品的使用情况 风险等级 低 关键策略 客户购买资源包等权益商品时，应定时跟踪资源包的使用情况，若资源包到期或用尽应及时续购，资源包覆盖不足应及时增购，资源包使用过少则应在资源包到期后续购合适大小的资源包，避免浪费。 相关服务和工具 华为云成本中
人工智能性能优化 1.训练优化模型性能提升实践 参数调优策略：调整模型flash attention、并行切分策略、micro batch size、重计算策略等参数。 尽可能充分利用显存和算力，通过参数调优，初步优化性能。 性能拆解 参数调优后性能仍然与转商目标有较大的差距，需
流量监控。 2、服务监控 由于服务实例的冗余配置和应用系统的容错保护，业务指标正常并不意味着服务实例状态一定正常。例如，在配置了ELB的虚拟机集群中，ELB会主动隔离异常节点，虽然业务会在正常节点上分担，但应用系统实际已损失了部分处理容量。因此，云服务状态监控必不可少。 云服务具
COST01-02 规划IT治理体系，提高管理效率 风险等级 高 关键策略 实施与您的组织对应的IT治理结构。这有助于在整个组织内分摊和管理成本。随着经营范围和规模的不断扩张，不断建立子公司、分公司，大部门也逐步拆分成多个小部门，组织结构的层级也就越来越多。企业的IT治理架构也会
可用度及SLO 可用性目标用于衡量应用系统的运行时间和停机时间，其表现形式为应用系统正常运行的时间占总时间（通常是一个月或一年）的百分比（如99.9%），即： 可用度 = 可用时间 / 总时间 * 100% 常见的简单表达方式用“9”的数量或“9”的数量加“5”表示，如“三个9”表示“99
PERF01-01 全生命周期性能管理 风险等级 高 关键策略 指定性能目标 从性能角度来看，最好为性能场景定义具体的、量化的、可测量的性能目标。若要设置这些目标，需要充分了解业务要求以及预期将提供的服务质量。 需要与业务利益干系人共同关键功能的体验要求，而不是只关注技术指标。通
Spark性能优化 概述 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去
RES10-03 采用Grid架构 采用Grid架构，可将应用系统内的工作负载的故障影响限制在有限Grid业务单元中。 风险等级 高 关键策略 应用系统采用多个功能相同的Grid业务单元，每个Grid业务单元具备完整业务功能，处理整个业务负载中的一个子集，不涉及与其他Grid业务
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